工业过程先进控制与故障诊断
工业分析技术
工业分析技术工业分析技术是指利用各种方法和工具对工业生产过程进行全面细致的分析和评估，以提高生产效率和质量。
工业分析技术涉及到多个领域，包括生产过程监控、质量控制、故障诊断和预防性维护等。
本文将对工业分析技术的应用进行探讨，分析其在提升工业生产效率和质量方面的作用和优势。
工业分析技术的应用范围非常广泛，可以适用于各种不同的工业生产领域。
其中，生产过程监控是工业分析技术的一个重要应用领域。
通过实时监测和分析生产过程中的各种参数和数据，可以及时发现生产异常和故障，并采取相应的措施进行调整和修正，以保证生产过程的稳定性和可靠性。
质量控制是另一个重要的工业分析技术应用领域。
在现代工业生产中，质量是企业竞争力的重要体现。
通过利用工业分析技术对生产过程中的各个环节进行精确监控和分析，可以及时发现和纠正质量问题，提高产品的合格率和一致性。
这对于企业来说，不仅可以降低成本，还可以提升品牌声誉和市场竞争力。
故障诊断是工业分析技术的另一个应用领域。
生产设备的故障对工业生产有着重要影响，一旦故障发生，可能导致生产中断和损失。
通过利用工业分析技术对设备运行状态和数据进行详细分析，可以提前发现潜在的故障风险，并采取相应的措施进行预防性维护，降低故障发生的概率，提高设备的可靠性和使用寿命。
工业分析技术在提升工业生产效率和质量方面具有许多优势。
首先，通过实时监测和分析生产过程中的各种参数和数据，可以及时发现生产异常和故障，并采取相应的措施进行调整和修正，提高生产过程的稳定性和可靠性。
其次，通过对生产数据的分析，可以找出生产过程中的瓶颈和问题，优化生产流程，提高生产效率。
再次，通过对质量数据的分析，可以及时发现和纠正质量问题，提高产品的合格率和一致性，提升企业竞争力。
最后，通过故障诊断和预防性维护，可以降低设备故障率和维修成本，延长设备的使用寿命。
工业分析技术的发展离不开计算机和信息技术的支持。
随着计算机硬件性能和软件算法的不断提升和创新，工业分析技术已经取得了长足的进步。
先进控制技术综述
先进控制技术综述1 引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点[1]。
2 自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
2．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统[2]。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
数控机床的故障诊断与维修
数控机床的故障诊断与维修
面对未来，我们需要不断学习新知识、掌握新技术，以适应制造业的发展需求
同时，我们也要关注行业动态，积极参与专业培训和研讨会，与同行交流经验，共同推动数控机床故障诊断与维修技术的进步
数控机床的故障诊断与维修
挑战与应对
面对未来数控机床的故障诊断与维修技术的快速发展，我们也面临一些挑战
绿色维修：随着环保意识的提高，未来的数控机床故障诊断与维修将更加注重环保和可持续发展。采用环保材料和技术进行维修，降低维修过程中的能源消耗和环境污染，实现绿色维修
远程诊断与维修：随着网络技术的发展，未来的数控机床故障诊断与维修将更加远程化。通过远程诊断系统，技术专家可以在远程控制中心对机床进行实时监测和诊断，提供维修建议和技术支持，大大缩短维修时间
数控机床的故障诊断与维修
参考文献
[
1] 李宏胜,朱强. 数控机床故障诊断与维修
[
M]. 北京: 机械工业出版社, 2019
[
2] 王岩. 数控机床电气控制与故障诊断
[
M]. 北京: 化学工业出版社, 2020
数控机床的故障诊断与维修
数控机床的故障诊断与维修
015] 刘美俊. 基于大数据的数控机床故障预测与维修策略研究
预测性维护：通过数据分析和预测模型，对数控机床的寿命和性能进行预测和维护。在故障发生之前，采取相应的维护措施，降低故障发生概率，提高机床的可靠性和稳定性
数控机床的故障诊断与维修
总结
数控机床的故障诊断与维修是保证机床正常运行的关键环节。通过掌握常见的故障类型、诊断方法和维修流程，结合实际案例进行分析和学习，可以更好地掌握数控机床的故障诊断与维修技能。同时，随着智能化、远程化、绿色化和预测性维护的发展，未来的数控机床故障诊断与维修将更加高效、准确和环保
工业过程监控中的异常检测与故障诊断研究
工业过程监控中的异常检测与故障诊断研究随着工业技术的不断进步和工业化进程的加速发展，工业过程监控的重要性也日益凸显。
在各个工业领域中，如化工、制造业、能源等等，通过对工业过程的监控可以有效提高生产效率、防止事故、降低能源消耗。
然而，由于工业过程的复杂性和变异性，异常情况和故障的发生仍然无法完全避免。
因此，如何利用先进的技术手段进行异常检测和故障诊断成为了目前工业界和学术界研究的热点之一。
工业过程的异常检测是指对工业过程数据进行分析，以寻找超出正常范围的数据、模式或者行为。
这些异常可能预示着潜在的问题，或者是产生故障的前兆。
异常检测的关键是建立有效的模型来表示正常工业过程的行为，然后通过对实际观测数据与模型之间的差异进行比较，从而确定是否存在异常。
其中，常用的方法包括基于统计学的方法、机器学习方法和模型驱动方法等。
对于复杂工业过程的异常检测，通常需要使用多个传感器数据来提高检测的准确性和稳定性。
工业过程的故障诊断是指对异常情况进行深入分析和解释，以确定故障的原因和位置，并提供相应的解决方案。
故障诊断的关键是建立准确的故障模型，并利用实际观测数据来对模型进行校正和验证。
常用的故障诊断方法包括基于规则的方法、基于模型的方法和基于数据驱动的方法等。
其中，基于数据驱动的方法由于其能够从大量的实际观测数据中学习故障模式和模型，因此在工业过程中得到了广泛的应用。
为了实现工业过程监控中的异常检测和故障诊断，一般需要经历以下几个主要步骤。
首先，收集和预处理工业过程的实时数据，包括传感器数据、控制信号和操作日志等，并进行数据清洗和去噪处理，以保证数据的可靠性和准确性。
然后，根据工业过程的具体特点和需求，选择合适的异常检测和故障诊断方法，并进行模型训练和参数调优等工作。
之后，对实时数据进行实时监测和分析，并根据预设的阈值或规则进行异常报警和故障诊断。
最后，根据监控结果和故障诊断的分析，及时采取相应的措施进行异常处理和故障修复。
先进过程控制——被控过程的数学模型
过程中控制系统的故障及其原因，并提供正确的解决途径。
2.2 被控过程的特性
依据过程特性的不同分为自衡特性与无自衡特性、单容特性与多容特
性、振荡与非振荡特性等
2.2.1 有自衡特性和无自衡特性
当原来处于平衡状态的过程出现干扰时，其输出量在无人或无控制装 置的干预下，能够自动恢复到原来或新的平衡状态，则称该过程具有自衡 特性，否则，该过程则被认为无自衡特性。 具有自衡特性的过程及其阶跃响应曲线
e
s
2.2.2 振荡与非振荡过程的特性
在阶跃输入作用下，输出会出现多种形式。图中，a)、b)和c)为振荡过 程，d)和e)为非振荡过程。
衰减振荡的传பைடு நூலகம்函数一般可表示为
G (s) (T Ke
2 s
s
2
2 T s 1)
( 0 1)
2.2.3 具有反向特性的过程
个容积组成时，则称为多容过程。 自平衡特性其传递函数的典型形式有： 无平衡特性其传递函数的典型形式有：
一阶惯性环节
G (s) K ( T s 1)
K (T1 s 1)(T 2 s 1)
Ke
s
一阶环节
G (s)
1
1 Ts
二阶惯性环节 一阶惯性+ 纯滞后环节 二阶惯性+ 纯滞后环节
进水量阶跃增大→水位升高→出水阀前的静压增大→出水 量逐渐增大→出水量等于进水量→水位处于新的平衡状态。
无自衡特性的过程及其阶跃响应曲线
进水量阶跃增大→水位升高→出水量不随水位升高而增大 （出水量由水泵决定）→水位一直上升。
工业生产过程一般都具有储存物料或能量的能力，其储存能力的大小 称为容量。所谓单容过程是指只有一个储存容积的过程。当被控过程由多
智能控制在工业领域的应用
智能控制在工业领域的应用智能控制技术是以人工智能为核心，结合传感器、执行器等硬件设备，用于监测、判断、控制工业过程的一种先进技术。
在工业生产领域，智能控制的应用正在不断拓展和深化，为提升生产效率、降低成本、保证产品质量发挥着重要作用。
一、智能控制在工业生产中的重要性智能控制在工业生产中的重要性不容忽视。
首先，智能控制技术可以实时监测工业生产过程中的各种参数，保证生产过程的稳定性和安全性。
其次，智能控制技术可以根据工艺需求和实时数据进行智能调节和优化，提高生产效率和产品质量。
最后，智能控制技术可以对设备进行自动化控制和故障诊断，降低人工干预和维护成本，提高设备的可靠性和稳定性。
二、智能控制在工业生产中的应用领域1. 智能仓储和物流管理智能控制技术可以应用于仓储和物流管理中，通过智能传感器和智能设备实时监测库存量、货物位置等信息，实现供应链的智能化管理。
同时，可以利用智能控制技术进行货物分拣、装卸等操作，提高物流运作效率。
2. 智能生产线控制智能控制技术在生产线控制中的应用也十分广泛。
通过智能传感器和智能设备对生产线的各个环节进行监测和控制，实现生产过程的自动化。
例如，智能控制技术可以实时监测生产设备的运行状态，根据实时数据进行调节和优化，提高产能和品质。
3. 智能能源管理智能控制技术在能源管理方面的应用也十分重要。
通过智能传感器和智能控制设备对能源消耗进行监测和控制，以及对能源使用情况进行分析和优化，可以实现能源的节约和效益的最大化。
4. 智能质检与质量控制智能控制技术在质检和质量控制方面的应用可以提高产品的质量稳定性和一致性。
通过智能传感器和智能控制设备实时监测产品的生产过程，及时发现质量问题并进行调控，从而保证产品的合格率和客户满意度。
三、智能控制技术的发展趋势和挑战随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能控制技术也在不断进步和完善。
未来，智能控制技术将更加注重数据的处理和分析，通过机器学习和深度学习等方法进行模式识别和预测，更好地实现工业过程的智能化控制。
MARKVI控制系统概述
MARKVI控制系统概述MARKVI控制系统是通用电气（GE）公司开发的一种集故障诊断、监控和控制于一体的先进控制系统。
它广泛应用于发电、石油化工、冶金和其他工业领域，用于控制和优化各种设备和过程。
本文将对MARKVI控制系统的概述进行详细介绍。
MARKVI控制系统的核心是一个基于现代化技术的硬件和软件平台。
它采用了先进的工业计算机技术、现场总线和可编程逻辑控制（PLC）等技术，具有强大的计算能力和高度灵活性。
它能够处理大量的数据，并实时监测和控制设备状态。
同时，它还具有良好的通信能力，可以与其他系统进行数据交换和共享。
MARKVI控制系统具有多种功能和特点。
首先，它能够对设备进行实时监测和诊断。
通过采集传感器数据和设备参数，它可以实时分析设备的工作状态，检测故障和异常，并及时报警。
其次，它还具有自适应和智能控制功能。
它能够根据不同的工况和运行要求，自动调节各个控制参数，以实现最佳的工作效果和能源利用率。
此外，MARKVI控制系统还具有数据存储和分析能力。
它可以将历史数据存储在数据库中，并进行统计和分析，以帮助用户优化设备和工艺。
MARKVI控制系统的应用范围非常广泛。
在发电行业，它可以应用于燃气轮机、蒸汽轮机、发电机等设备的控制和保护。
它可以实时监测设备运行状态，保证设备的安全和可靠运行。
在石油化工和冶金行业，MARKVI 控制系统可以用于控制和优化各种工艺过程，如反应器、蒸馏塔和管道系统等。
它可以实时监测各个过程参数，及时调整控制策略，以提高生产效率和产品质量。
在MARKVI控制系统中，还包含了一套完善的故障诊断和维护功能。
它可以通过检测设备的振动、温度、压力等参数，识别故障原因，并给出相应的解决方案。
同时，它还可以对设备的维护周期和保养计划进行管理，以提高设备的可靠性和使用寿命。
总之，MARKVI控制系统是一种功能强大、灵活性高、应用广泛的控制系统。
它的应用领域涵盖了各个工业领域，并可以满足不同设备和过程的控制和优化需求。
工业控制领域的范畴
工业控制领域的范畴工业控制是一个涵盖广泛领域的学科，旨在监测和控制工业过程，以确保其运行在预定的条件下，提高效率、质量和安全性。
以下是工业控制领域的主要范畴：自动化与控制系统：自动化系统：设计和实施用于控制工业过程的自动系统，以减轻人工干预。
控制系统：包括传感器、执行器、控制器等组件，用于监测和调节工业系统。
PLC（可编程逻辑控制器）与SCADA（监控与数据采集）：PLC：负责实时控制工业过程，通过编程逻辑来执行任务。
SCADA：用于监测、采集和处理实时数据，提供可视化和报告。
传感器与执行器：传感器：用于测量和监测工业过程中的各种参数，如温度、压力、流量等。
执行器：用于执行控制系统的指令，例如阀门、电机等。
PID 控制（比例、积分、微分）：使用比例、积分和微分控制算法，对工业过程进行精确的控制，以维持稳定状态。
工业通信与网络：用于实现设备之间、系统之间的数据传输和通信，包括以太网、Profibus、Modbus等通信协议。
过程控制与离散控制：过程控制：针对连续生产过程的控制，例如化工、炼油等。
离散控制：针对离散制造和装配的控制，例如汽车制造、电子制造等。
工业机器人与自动化生产线：包括自动化生产线、工业机器人和自动导引车等，用于提高制造过程的效率和灵活性。
过程优化与监控：通过数据分析和模型预测，对工业过程进行优化，提高生产效率和资源利用率。
安全控制与故障诊断：设计安全控制系统，以确保在紧急情况下工业过程的安全。
开发故障诊断系统，用于监测和检测系统故障。
能源管理与节能：实施控制策略以最大程度地减少能源消耗，提高能源利用效率。
这些范畴相互交叉，共同构成了工业控制领域的复杂体系，为各类工业过程提供了先进的监控和控制技术。
流程工业故障诊断新理论与方法简述
１ 引言 ，
现代化工生产的设备具有规模大、 生产
过程 连 续 、 备问 关 联 度 高 、 控变 量 多 的 设 监 特 点 并在 闭环 控 制 下运 行 的特 点 。 流程 工 在 业 中， 现代 计算 机 技术 和控 制 技 术 的大量 应 用 ， 方 面 扩 大 了 流 程 工 业 系统 的 设 备 规 一 模 ， 大 的提 高 了生 产 能 力 ， 极 另一 方 面 也 导 致 流程 工 业系 统 的复 杂 度迅 速 增加 ， 加大 了
专 家 系统 诊 断技术 和 相空 间重构 技术 予 以较 详细 的介 绍 。 关键 词 ： 流程 工业 故障诊断
中 图分 类 号 ：Ｐ ８ ． Ｎ ４ ．２ Ｔ ３９ １ ９ ５ １
文 献标 识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：０ ７ ９ １（０ １０ 一 ｌ ９ ０ １０ － ４ ０２ １ ）４ Ｏ ７ － ２
Ｆ Ｔ， 系 统主 要有 知 识 库 、 理 机 、 合 数据 库 、 推 综 人 态 ， 绝 重大 事 故的 发 生称 为 了亟 待解 决 的 信 号 一般 采 用基 于 陕速傅 立 叶变 换 （ Ｆ Ｆ 杜
Ｔ最 广 泛 的 应 用 是 自功 率 谱 分 析 ， 不 同 断 知 识 的表 达 、 断推 理 方 法 、 确 定性 推 在 诊 不 故 障 可 以理 解 为 系 统 中 至 少 有 一 个 变 Ｆ 量 或 特性 超 出 了正 常 的 工 作 范 围 。 义讲 ， 广
系 统表 现 出的 任 何 不 期望 的特 性 １动 态 系 。 统 故 障诊 断 技 术 是提 高系 统 可 靠 性 和 降 低
综 故 障 可 以理 解 为 系 统 中的 任何 异 常 现 象 及 均 是 常 用的 故 障特 征 ， 平 稳随 机信 号 的故 诊 断过 程是 在 知识 库 和数 据库 的 支持 下 ， 在
先进控制技术在流程工业中的应用
先进控制技术在流程工业中的应用随着现代控制理论的迅速发展，各种先进控制策略、方法和技术已开始在流程工业中广泛应用。
用先进控制改造传统的流程工业已成为现代工业企业提高经济效益的重要技术措施所谓先进控制技术(Advanced Process Control，APC)，是对那些不同于常规单回路控制，并比常规PID控制有更好控制效果的控制策略的统称。
现代复杂的工业生产过程，通过实施先进控制，可以大大提高工业生产过程操作和控制的稳定性，改善工业生产过程的动态性能，减少关键变量的运行波动幅度，使其更接近于优化目标值，从而将工业生产过程推向更接近装置约束边界条件下运行，最终达到增强工业生产过程的稳定性和安全性，保证产品质量的均匀性，提高目标产品的收率，提高生产装置的处理能力，降低生产过程运行成本以及减少环境污染等目的。
本文将简要介绍常用的行之有效的一些先进控制方法及其在流程工业中的应用。
模型预测控制模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略，已在炼油、化工、冶金和电力等复杂工业过程控制中得到广泛的应用。
模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。
预测控制算法种类较多，表现形式多种多样，但都可以用以下三条基本原理加以概括：①模型预测：预测控制的本质是在对过程的未来行为进行预测的基础上，对控制量加以优化，而预测是通过模型来完成的。
②滚动优化：预测控制的优化，是在未来一段时刻内，通过某一性能指标的最优化来确定未来的控制作用，这一性能指标涉及到系统未来的行为，并且在下一时刻只施加当前时刻控制作用，它是在线反复进行的，而且优化是有别于传统意义下的全局优化。
③反馈校正：预测控制是一种闭环控制算法，用预测模型预测未来的输出时，预测值与真实值之间存在一定的偏差，只有充分利用实际输出误差进行反馈校正，才能得到良好的控制效果。
目前，预测控制的研究范围主要涉及到以下方面，(1)对现有基本算法作修正。
热工控制过程中故障诊断系统的实现方式探究
科技信息2012年第35期ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ0引言热电厂的监控水平还远远没有达到令人满意的程度，这表现在故障检测手段比较粗糙，以及故障处理方式单一。
因此，目前还无法做到及时地和早期地诊断出控制系统中的故障，并直接给出故障的部位。
1故障诊断系统的定位1.1DCS+功能站这种结构功能站必须具有从DCS中获取数据的功能模块，往往需要针对每种DCS开发相应的接口来获取过程实时数据，同时诊断系统需要在数据采集的可靠性和数据处理上花许多时间和精力。
此系统结构往往使计算站过于专用化，系统的移植的工作量很大，由于每种计算站都具有和DCS打交道的接口，实际上造成了资源的重复利用率低的情况。
1.2MIS+功能站许多管理信息系统(MIS)中已经有部分的生产实时数据，因此诊断功能站也可以建立在MIS的基础上，直接从MIS上获取需要的过程量。
然而MIS是面向管理人员的信息系统，它主要完成办公自动化、物资管理、人事管理、财务管理和综合查询等功能，因此对数据通讯的实时性要求不高，且通讯负荷一般具有突发性的特点。
对于故障诊断系统来说，保证实时性和全面可靠的数据来源是诊断系统性能的基本保证。
从根本上说，MIS+诊断功能站的系统结构只能是权宜之计。
随着DCS、PLC等计算机控制系统在发电厂生产过程中的广泛应用，生产管理人员能够方便、及时地获取机组运行地实时数据。
但由于技术、资金等条件的限制，目前投入的计算机控制系统一般都处于单一机组的过程控制和过程管理，没有实现全厂所有运行数据的共享，给全厂的生产的整体优化造成了巨大的障碍。
在此背景下产生了监控信息系统，它以全厂所有实时数据为基础，以先进的实时数据库和计算机网络为平台，在若干运行优化模块的支撑下实现管控一体化的目标。
可以预见，监控信息系统必将成为热电企业生产和管理的重要组成部分。
1.3SIS+功能站监控信息系统获取全厂的业务、生产和控制系统产生的实时数据，并进行存储、归档和管理，经过相应的软件的计算、分析、优化与诊断，直接应用于运行指导，甚至写回DCS中参与控制。
备战2020考研：中国科学技术大学自动化系相关专业介绍
控制理论与控制工程(081101)本学科针对理论和工程中的各类控制问题，研究新的控制理论，发展新的控制技术。
本学科旨在培养具有坚实的控制理论基础知识和相关的工程技术能力，能在控制科学与工程及其相关学科领域独立开展研究工作，适应国家经济、科技、教育和社会发展需要的高层次人才。
主要研究方向包括：工业过程先进控制与优化、系统建模与仿真、复杂系统及其控制、离散事件动态系统、智能系统与控制、鲁棒与非线性控制、运动控制、网络通信与控制、故障诊断与预测等。
本学科毕业生除出国深造外，可在科研院所、高校、高新企业及国家或地方行政机关等任职。
检测技术与自动化装置(081102)本学科点以力觉、触觉、视觉、嗅觉和听觉等传感器为研究对象，以物理学、化学、生物学以及信息科学为理论基础，以传感技术、电子技术、自动控制技术以及计算技术为技术手段，通过学科交叉，系统地研究微小信号的检测、调理以及控制系统集成等关键问题，开发相关的关键技术和系统。
主要研究方向包括：敏感材料与敏感机理、敏感信号的高保真检测、网络传感器相关技术、系统集成等。
本学科毕业生除出国深造外，可在科研院所、高校、高新企业及国家或地方行政机关等任职。
系统工程(081103)本学科培养有关复杂系统工程、量子系统工程、信息系统安全工程、运筹学、控制系统工程、人工智能系统工程和计算机工程与应用等方面的专业人才。
注重系统科学和信息领域的最新进展和动向，积极开展对国民经济具有重大影响的前沿课题的研究。
研究成果可用于非线性复杂系统的建模与控制；微观量子系统的建模、系统分析和优化；信息系统和网络安全工程；系统仿真；农业系统工程等各个应用领域。
本学科毕业生除出国深造外，可在科研院所、高校、高新企业及国家或地方行政机关等任职。
模式识别与智能系统(081104)AAAAAA本学科点以生物智能为研究对象，以系统论、控制论、信息论为理论基础，以传感技术、计算技术、通信技术和电子技术为技术手段，以构建具有智能特性的系统和装置为研究目标，从系统的角度研究智能系统中所涉及的感知和控制等诸问题。
化工装置DCS技术要求的故障诊断与恢复要求
化工装置DCS技术要求的故障诊断与恢复要求化工装置中的DCS（分散控制系统）是控制整个生产过程的关键部件，其稳定性和可靠性直接影响生产效率和安全性。
在使用DCS技术的过程中，故障诊断与恢复是必不可少的环节。
本文将就化工装置DCS技术要求的故障诊断与恢复要求进行探讨。
一、故障诊断1.监控系统DCS系统应具备完善的监控系统，能够实时监测各个设备的运行状态和参数，及时发现异常情况。
监控系统应包括数据采集、数据处理和数据展示功能，在界面设计上要清晰明了，方便操作人员进行观察和分析。
2.报警系统DCS系统应具备完善的报警系统，能够及时发出报警信号并提示报警位置和原因。
报警系统应分级，根据不同紧急程度设置不同的报警级别，以便操作人员快速做出响应。
3.故障诊断工具DCS系统应配备故障诊断工具，能够对系统进行全面的自检和诊断。
故障诊断工具应具备在线诊断和离线诊断功能，能够快速定位故障点并给出解决方案。
二、故障恢复1.备份系统DCS系统应具备完善的备份系统，能够实现数据的自动备份和恢复。
备份系统应具备容错能力，一旦主系统发生故障，能够自动切换到备用系统，保证生产过程的连续性。
2.恢复策略DCS系统应设定清晰的恢复策略，包括备件储备、应急预案和应急处置流程。
在发生故障时，操作人员应按照恢复策略进行操作，确保故障得以及时恢复。
3.故障分析DCS系统应具备完善的故障分析功能，能够对故障进行详细的分析和记录。
故障分析有助于找出故障的根本原因，为后续的改进和优化提供参考。
结语化工装置DCS技术要求的故障诊断与恢复要求至关重要，只有具备完善的故障诊断和恢复机制，才能确保生产过程的稳定运行。
希望各企业在使用DCS技术时，重视故障诊断与恢复要求，不断提升技术水平，保障生产安全和效率。
1讲 工业过程先进控制
• 1) 模型辨识的新技术：模型耗时（1个月左 右测试），迫切需要更有效的方法，充分 利用统计信息辨识模型。 • 2) 自适应模型预测控制：针对变增益的非 线性过程； • 3) 非线性模型预测控制：生产过程非线性 与线性化控制技术的矛盾。 • 多变量统计监控：对DCS大量信息的监督与 性能评判，如PCA、PLS等。
② 60 年代： 工业生产规模扩大， 对产品的质量提出要求。 仪表：电动、气动单元组合，DDZ-Ⅱ型仪表 控制：复杂控制、串级、比值 ③ 70 年代：工业过程更加复杂，出现联合装置。 DCS 的问世，集中管理与分散控制 PLC DDZ-Ⅲ型仪表 4-20mA MPC 或 DMC：模型预测控制问世。 DMC—Dynamic Matrix Control MPC—Model Predictive Control DCS—Distributed Control System
㈢ 先进控制的核心内容： 1) 数据采集、处理和软测量技术 采集处理：去伪存真 软测量技术(soft sensor)：基于可测的信息
模型
计
算不可测量的变量，如汽油饱和蒸气压、粗汽油 干点、柴油倾点、FCC 反应热、FCCU 再生烧焦 热等。
2） 多变量动态过程的辨识技术 （System Identification） 求取动态模型（过程动态学、系统辨识、统计学、 人工智能） 机理模型： （ First principle model 、 Fundamental model） ；智能建模技术（如 ANN, SVM 等） 。 3）先进控制策略 控制算法：多变量过程的协调控制，推断质量控 制，卡边控制等。 模糊，神经控制，非线性控制，鲁棒控制是新兴 技术。
② 60 年代： 现代控制论迅速发展：状态空间分析，极小值原理 （1962 年） 动态规划（1963 年） ：LQG（线性二次最优控制） ，在 航天、航空、制导领域广泛应用。但对复杂工业控制过 程无能为力。 ③ 70 年代~80 年代： MPC、 DMC 控制问世， 使工业过程先进控制有了生机。 主要特点：多变量、耦合，约束过程优化，鲁棒性强， 出现了大批先进控制软件，DMC，MPC。自适应（自 整定） ，内模控制，前馈，解耦，推断控制等。
化工装置DCS技术要求中的系统故障诊断与修复要求
化工装置DCS技术要求中的系统故障诊断与修复要求化工装置DCS技术是指在化工生产过程中采用的一种集成控制系统，在生产过程中起着至关重要的作用。
然而，由于各种原因，系统故障是难免的。
因此在化工装置DCS技术中，系统故障的诊断与修复显得尤为重要。
一、系统故障的诊断系统故障的诊断是化工装置DCS技术中的关键环节。
只有准确快速地诊断出故障的原因，才能及时采取有效的措施进行修复，避免对生产过程造成严重影响。
通常来说，系统故障的诊断主要包括以下几个步骤：1. 故障表现的分析：首先需要了解系统出现了何种故障表现，比如系统的报警信息、设备的运行状态等。
通过对故障表现的分析，可以初步确定故障的范围和可能的原因。
2. 故障现象的确认：在确定故障表现后，需要进一步确认故障现象，以确定故障确实存在。
这一步需要对系统进行全面的检查和测试，以确保故障的准确性。
3. 故障原因的分析：一旦确认了故障现象，就需要对故障的原因进行深入分析。
可能的故障原因包括硬件故障、软件故障、通信故障等，需要根据实际情况进行具体分析。
4. 故障定位和修复：最后，根据故障原因的分析，需对故障进行定位，并采取相应的修复措施。
修复措施应该针对性强、操作简便，以减少停机时间，保障生产的连续性和稳定性。
二、系统故障的修复要求在化工装置DCS技术中，系统故障的修复是至关重要的。
只有及时有效地修复故障，才能保障生产过程的正常进行。
在系统故障的修复过程中，有以下几点要求：1. 高效快速：系统故障的修复应该高效快速，尽快恢复系统的正常运行。
因此，在进行故障修复时，需要采取合理的措施，避免不必要的延误。
2. 熟练技术：系统故障的修复需要操作人员具备熟练的技术。
操作人员应该熟悉系统的工作原理和结构，能够准确快速地诊断和修复故障。
3. 安全可靠：在进行系统故障修复时，需要注意安全和可靠性。
修复措施应该经过严格的测试和验证，确保不会影响系统的正常运行，并降低系统故障再次发生的可能性。
先进过程控制
先进过程控制先进过程控制（Advanced Process Control，简称APC）是指采用先进的控制策略和技术，对工业过程进行优化和改进的一种控制方法。
它通过实时监测和分析工业过程的关键参数，预测未来过程变量的发展趋势，并基于此提供精确的控制策略，以实现过程的稳定性、高效性和可靠性。
APC是一种动态的控制方法，它可以根据过程的实际情况自动调整控制策略，以应对外部环境的变化和内部工艺的波动。
它与传统的PID控制相比，具有更强的自适应性和鲁棒性，并且可以更好地适应复杂多变的工艺过程。
APC的主要特点包括以下几个方面：1.高级控制策略：APC采用更复杂的控制算法，如模型预测控制（MPC）和优化控制等，可以实现更精确和高效的控制。
这些高级控制策略能够提供更好的响应速度、鲁棒性和平滑性，从而提高过程的稳定性和可控性。
2.多变量控制：APC可以同时考虑多个过程变量之间的相互关系，通过系统建模和模型识别技术，实现多变量的优化和协调控制。
这种多变量控制能够更好地解决过程中的相互干扰和交叉耦合问题，提升整体控制效果。
3.先进的优化算法：APC使用先进的优化算法，通过对工艺系统的优化建模和参数估计，找到最优的控制策略和操作参数，以实现最大程度的工艺效益。
这种优化算法可以同时考虑多个目标和约束条件，从而在满足过程要求的前提下，提供最佳的操作方案。
4.实时监测和诊断：APC能够实时监测和诊断工艺过程的异常情况和故障原因，提供精确的故障诊断和预警。
通过这种实时监测和诊断，可以及时发现和解决问题，避免生产事故和质量问题的发生。
APC在工业生产中有着广泛的应用。
它可以应用于化工、石油、电力、钢铁、电子等多个行业的过程控制中，以提高生产效率、产品质量和资源利用率。
1.过程优化控制：APC可以对工艺过程的关键参数进行实时监控和优化调整，以实现最佳的工艺操作。
通过对工艺过程进行建模和优化，可以降低能源消耗、提高生产效率和产品质量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
生产过程中使用反馈控制能提高产品的质量、降低材料和能源的 消耗、减少对环境的影响、提高安全性、降低成本，从而，在全 球经济中更具竞争力。
Advanced Control and Fault Diagnosis
Date: File:
08.04.2020 FDD.5
AC & FD Lecture
各层次经济效益分析
（美国DMC公司提供）
100
投 90
资
80 70
60
50
40
30
20
10
0
TAC 10:10
DMC 10:35
CLRTO 10:40
70:15
DCS
效益
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
工业过程先进控制与 故障诊断技术
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.1
AC & FD Lecture
◆概 要◆
✓ 研究工业背景 ✓ 工业过程先进技术 ✓ 过程监控与故障诊断 ✓ 团队介绍
启下的重要作用
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.7
AC & FD Lecture
先进控制的提出的背景
美国的化学工业每年的产值四千亿美元，提供一百多万个就业岗 位，2000年出口总值达725亿美元，占美国出口的10%。
先进过程控制的发展历史－续
基于模型预测控制近几年已用于处理大规 模的过程控制问题。
▪基于模型预测控制的多变量优化控制，在具有控制约
束和状态约束的工业过程中，已成为一种标准的控制 技术。
▪在2000年据控制厂商报道，模型预测控制已有5000多
例，包括炼油、石化、纸浆和造纸、空气分离、食品 加工、炼钢、航空和汽车。
ROP（Real-Time Optimization实时优化）
APC & R2R（Advanced Process Control & Run to Run Control 先进控制与运行控制）
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.10
AC & FD Lecture
先进控制的发展现状
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.2
AC & FD Lecture
研究背景
航空
电网
高铁
现代化复杂工 程系统规模越
来越大
航天
冶金
2航02海0/4/8
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.6
AC & FD Lecture
先进控制的提出与特点
大型复杂工业过程的特点：
规模庞大，结构复杂，不确定性，非线性，强耦合性 实现安全、平稳、高效生产的需要； 提高企业经济效益和增强竞争力的重要对策； 先进控制与在线优化在工厂综合优化控制中起着承上
CLRTO: Closed-Loop Real-time Optimization闭环实时优化 DMC: Dynamic Matrix Control动态矩阵控制
TAC: Tradit制 DCS: Distributed Control System集散控制系统
关系数据库 实时数据库
AC & FD Lecture
以企业盈利优化为目标的过程 综合自动化的内容
ERP（企业资源计划）&SCM (供应鏈)
MES（制造执行系统）－－通过对生产系统的跟踪 和监督，以有效实现生产计划和调度的优化
Monitoring & SPC（Statistical Process Control ）(过程监控与统计过程分析)
石化
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.3
核电 3
AC & FD Lecture
企业信息化系统结构
决策层 管理层 调度层 监控层 控制层
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.8
AC & FD Lecture
先进过程控制的发展历史
20世纪60年代后期，过程控制已被广泛应用 于石化和材料的加工过程，主要是单回路局 部反馈控制形式，各控制器之间几乎没有联 系。
经营决策系统
产品策略
管理信息系统
生产计划
生产调度系统
调度指令
过程监控系统
系统优化
过程控制系统
控制信息
生产过程
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.4
在80年代和90年代，多变量控制特别是基于 模型预测控制的多变量优化控制得到迅速的 发展。
Advanced Control and Fault Diagnosis
Peng Kaixiang 2015. All rights reserved.
Date: File:
08.04.2020 FDD.9
AC & FD Lecture